Учёные ОмГТУ представили нейронную сеть, способную эффективно защищать персональные данные с помощью голосовой аутентификации, учитывая эмоциональное состояние пользователя, сообщает ИА OmskMedia со ссылкой на пресс-службу ОмГТУ.
На фоне растущего числа кибератак в России — только за первый квартал 2025 года зафиксировано около 801 миллиона попыток взлома, что эквивалентно более ста атак каждую секунду, — в Омском государственном техническом университете разработали инновационную технологию защиты информации.
Система, созданная специалистами научной школы "Нейросетевые алгоритмы искусственного интеллекта в защищённом исполнении", использует голос человека в качестве ключа доступа, при этом учитывая, что тембр, интонация и манера речи могут меняться в зависимости от состояния — усталости, стресса или бодрости.
Павел Ложников, проректор по научной и инновационной деятельности ОмГТУ:
"При внедрении процедуры распознавания человека по голосу нашей модели система сможет правильно определять, кто перед ней, и при этом не позволит извлечь из себя шаблон голосового пароля злоумышленнику. При этом она точнее ближайшего аналога: вероятность ошибок составляет 2,1 процента против 2,7, причем генерируемый пароль в нашей системе — 1024 бита, в аналоге — всего 160".
В основе технологии — новая архитектура нейросети, включающая модифицированные типы нейронов и особые математические связи между ними, что делает систему особенно чувствительной к попыткам внешнего вмешательства. В процессе обучения использовались уникальные аудиоданные: дикторы произносили фразы в разных эмоциональных состояниях — в том числе сонными, взволнованными и уставшими голосами.
Павел Ложников:
"Наша научная школа "Нейросетевые алгоритмы искусственного интеллекта в защищенном исполнении" создает такие решения, при которых утечка или извлечение конфиденциальных данных, на которых обучалась модель ИИ, становится невозможным или вычислительно очень трудным и долгим процессом. Основные проблемы, которые позволяет решить эта модель — низкая точность распознавания по голосу и сохранение биометрического шаблона в тайне от злоумышленников".
Разработчики также прогнозируют рост атак на биометрические системы с использованием поддельных данных и муляжей, особенно в условиях развития генеративного ИИ. В связи с этим параллельно ведутся дополнительные исследования по защите от таких угроз.
В будущем команда ОмГТУ планирует адаптировать разработанную модель и для других биометрических признаков — почерка, мимики, лицевых особенностей и др.
